《spss統(tǒng)計(jì)軟件》練習(xí)題庫及答案

1、華中師范大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院SPS漱計(jì)軟件練習(xí)題庫及答案（本科）一、選擇題（選擇類）（A）1、在數(shù)據(jù)中插入變量的操作要用到的菜單是：A Insert Variable; B Insert Case; C Go to Case; D Weight Cases（C） 2、在原有變量上通過一定的計(jì)算產(chǎn)生新變量的操作所用到的菜單是：A Sort Cases ; B Select Cases ; C Compute ; D Categorize Variables（C） 3、Transpose菜單的功能是：A對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類匯總；B對數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理；C對數(shù)據(jù)進(jìn)行行列轉(zhuǎn)置；D按某變量分割數(shù)據(jù)（A）4、用One

2、-Way ANOVA進(jìn)行大、中、小城市 16歲男性青年平均身高的比較，結(jié)果給出sig.=0.043 ,說明：A.按照0.05顯著性水平，拒絕 出 說明三種城市的平均身高有差別；B.三種城市身高沒有差別的可能性是0.043 ;C.三種城市身高有差別的可能性是0.043 ;D.說明城市不是身高的一個(gè)影響因素（B）5、下面的例子可以用 Paired-Samples T Test過程進(jìn)行分析的是：A家庭主婦和女大學(xué)生對同種商品喜好的差異；B服用某種藥物前后病情的改變情況；C服用藥物和沒有服用藥物的病人身體狀況的差異；D性別和年齡對雇員薪水的影響二、填空題（填空類）6、Merge Files菜單用于合并

3、數(shù)據(jù)庫有兩種情況：如果兩數(shù)據(jù)庫變量相同，是_觀測對象的合并；如果不同，則是變量的合并。7、用于對計(jì)數(shù)資料和有序分類資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述和簡單的統(tǒng)計(jì)推斷，在分析時(shí)可以產(chǎn)生二維或多維列聯(lián)表，在統(tǒng)計(jì)推斷時(shí)能進(jìn)行卡方檢驗(yàn)的菜單是Crosstabs 。8、One-Samples T Test過程用于進(jìn)行樣本所在總體均數(shù) 與_已知總體均數(shù)的比較。三、名詞解釋（問答類）9、Repeated Measures ：重復(fù)測量的方差分析，指的是一個(gè)因變量被重復(fù)測量好幾次，從而同一個(gè)個(gè)體的幾次觀察結(jié) 果間存在相關(guān)，這樣就不滿足普通分析的要求，需要用重復(fù)測量的方差分析模型來解決。10、Chi-Square test :卡方

4、檢驗(yàn)，它是非參數(shù)檢驗(yàn)的一種方法，來檢驗(yàn)變量的幾個(gè)取值所占百分比是否和我們期望的 比例沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。比如我們在人群中抽取了一個(gè)樣本，可以用該方法來分析四種血型所占的比例是否相同（都是 25%,或者是否符合我們所給出的一個(gè)比例（如分別為10% 30% 40%F口 20%）。四、簡答題（問答類）11、用SPSS對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基本流程是什么？答：（1）、將數(shù)據(jù)輸入SPSS并保存；（2）、進(jìn)行必要的預(yù)分析（分布圖、均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差等的描述等），以確定應(yīng)采用的檢驗(yàn)方法；（3）、按題目要求進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；（4）、保存和導(dǎo)出分析結(jié)果。12、對數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析時(shí)，Univariate 菜單和Multivariate

5、菜單最大的區(qū)別是什么？答：當(dāng)因變量只有一個(gè)時(shí)，使用 Univariate 菜單，當(dāng)因變量不止一個(gè)時(shí)，使用 Multivariate 菜單。13、簡述SPSS丁開其它格式數(shù)據(jù)的幾種方法？答：（1）、直接打開：選擇菜單 File=>Open=>Data或直接單擊快捷工具欄上的打開按鈕；(2)、使用數(shù)據(jù)庫查詢打開：選擇菜單File=>Open Database=>New Query ,根據(jù)向?qū)Т蜷_數(shù)據(jù)；(3)、使用文本向?qū)ёx入文本文件：選擇菜單File=>Read Text Data14、指定數(shù)據(jù)按某個(gè)變量進(jìn)行排序需要用到哪個(gè)菜單？答：Date=>Sort Cas

6、es15、兩因素以上的方差分析在SPS汕用什么來完成？答：這些方差分析一律可歸入一般線性模型，所以在SPSS中都被3入了 General Lineal Model子菜單。16、簡述Descriptive Statistics菜單的組成和功能。答：描述性統(tǒng)計(jì)分析是統(tǒng)計(jì)分析的第一步，做好這第一步是下面進(jìn)行正確統(tǒng)計(jì)推斷的先決條件。SPS汕專門為該目的而設(shè)計(jì)的幾個(gè)卞靠塊集中在Descriptive Statistics菜單中，最常用的是列在最前面的四個(gè)過程：(1)、Frequencies過程的特色是產(chǎn)生頻數(shù)表(2)、Descriptives過程進(jìn)行一般性的統(tǒng)計(jì)描述；(3)、Explore過程用于對數(shù)據(jù)

7、概況不清時(shí)的探索性分析；(4)、Crosstabs過程則完成計(jì)數(shù)資料和等級資料的統(tǒng)計(jì)描述和一般的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，我們常用的卡方檢驗(yàn)也在其中完成。17、簡述在多元線性回歸分析中，SPS駢選自變量進(jìn)入回歸方程的四種方法。答：這四種方法是：強(qiáng)迫法、逐步法、向前法、向后法。(1)逐步回歸法(stepwise ),是運(yùn)用甚為廣泛的復(fù)回歸分析方法之一，也是多元回歸分析報(bào)告中出現(xiàn)幾率最多的一種預(yù)測變量的方法。它結(jié)合“向前法"( forward selection )和“向后法"(backward elimination )二種方式的優(yōu) 點(diǎn)°(2)向前法是自變量一個(gè)一個(gè)進(jìn)入回歸模式中，

8、而向后法是先將所有的自變量納入回歸模式中，之后再逐一將對模式 貢獻(xiàn)最小的預(yù)測變量移除，直到所有的自變量均達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)為止。(3)強(qiáng)迫回歸法(Enter)也是一種常見的方法，強(qiáng)迫所有變量有順序進(jìn)入回歸方程。18.試說明多元線性回歸分析中的“共線性”問題及判斷標(biāo)準(zhǔn)。答：多元回歸分析中要留意“共線性” ( collinarity )問題，它是指由于自變量間的相關(guān)太高，造成回歸分析的情境困擾，使回歸模式的參數(shù)不能完全被估計(jì)出來。自變量間的共線性問題可由容忍度(tolerance )、變異數(shù)膨脹因素(VIF)和條件指數(shù)(condition index;CI )判斷。一般而言，容忍度越接近0、VIF越大或條件

9、指數(shù)越大(大于15),則越有可能存在共線性問題。19、下表是不同職業(yè)與工作滿意感之間相關(guān)分析的結(jié)果，試判斷不同職業(yè)與滿意感之間是否有相關(guān)，如果有，相關(guān)系 數(shù)是多少？Correlations不同職業(yè)滿后感不同職業(yè)Pearson1.075CorrelationSig. (2-tailed).662N3636滿忌感Pearson.0751CorrelationSig. (2-tailed).662.N3636答：由于顯著性水平P=0.662>0.05 ,說明二者之間不存在顯著性相關(guān)。五、分析題(問答類)20、某克山病區(qū)測得 11例克山病患者與13名健康人的血磷值(mmol/L)如下: 患 者:

10、0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健 康：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87(1)將數(shù)據(jù)錄入SPSS保存為li1_1.sav ;(2)分析該地克山病患者和健康人的血磷脂是否不同；(3)保存結(jié)果。21、在數(shù)據(jù)li1_1.sav中生成新變量temp,當(dāng)血磷值小于1.5時(shí)取值為1, 1.52時(shí)取值為2,大于2時(shí)取值為3,并保存結(jié)果。答 : 操作步驟如下：(1) 、 Output Variable 框：選入x；(2)、Output Va

11、riable Name 框：鍵入 temp,單擊 Change鈕；(3) 、選中 x->temp ：單擊 Old and New Values 鈕；(4)、Range: Lowest through*單選鈕：鍵入 1.5 ; New Value 單選鈕：鍵入 1;單擊 Add 鈕；、Range: *through* 單選鈕：兩側(cè)分別鍵入1.5、2; New Value Value 單選鈕：鍵入 2;單擊 Add鈕；(6) 、 Range: All other values 單選鈕；New Value Value 單選鈕：鍵入3；單擊Add 鈕；(7) 、單擊Continue ；(8) 、

12、單擊OK；22、數(shù)據(jù)li3_1.sav 記錄的是某班50 名學(xué)生語、數(shù)、外三門科目的考試成績，分別作出三科得分頻數(shù)表、計(jì)算均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、P2.5和P97.5 ,并畫出直方圖。答：操作步驟如下：(1) .Analyze=>Descriptive Statistics=>Frequencies；(2) .Variables 框：選入變量 engl (外)、chin (語)、math (數(shù))；(3) . 單擊 Statistics 鈕；(4) . 選中Mean、 Std.deviation 、 Median 復(fù)選框；(5) .單擊 Percentiles :輸入 2.5 ：單擊

13、Add;輸入 97.5 :單擊 Add;( 6)單擊 Continue 鈕；( 7) . 單擊 Charts 鈕；( 8) . 選中Bar charts ；( 9) . 單擊Continue 鈕；( 10) . 單擊OK；23、根據(jù)數(shù)據(jù)li3_1.sav 分析該班男、女生在語、數(shù)、外三科得分上有無差異。答： (1).Analyze=>Compare Means=>Independent-Samples T Test ；(2)Test Variables 框：選入變量 engl (外)、chin (語)、math (數(shù))；(3)Grouping Variable 框：選入變量gend

14、er ；(3) 單擊 Define Groups 鈕；(4) 選擇 Use specified Values ，在 group1 中填 1 ，在 group2 中填2；(5) 單擊Continue 鈕；(6) 單擊OK。24、某駕校學(xué)校欲購進(jìn)一批駕駛模擬訓(xùn)練器，為了知道它們的效果，進(jìn)行了一次實(shí)驗(yàn)。從新學(xué)員中隨機(jī)抽取12 名進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練前和訓(xùn)練后分別對學(xué)員駕駛技能進(jìn)行測試，結(jié)果如下：訓(xùn)練前66.0 68.0 70.0 65.0 67.0 82.0 60.5 59.0 71.0 77.0 66.0 70.5訓(xùn)練后62.5 85.0 70.0 73.0 65.0 63.5 60.5 76.0 75

15、.5 65.0 62.5 72.0試問模擬器訓(xùn)練的效果如何？答：用 Paired-Sample T Test 分析(1)、錄入數(shù)據(jù)：設(shè)變量 x1, x2分別代表訓(xùn)練前和訓(xùn)練后值，在 SPSS中輸入數(shù)據(jù)。(2) 、統(tǒng)計(jì)分析：依次選擇Analyze Compare means Paired samples T test (配對 t 檢驗(yàn)) ，彈出對話框，將變量x1 、 x2 同時(shí)選入Paired Variables 框(同時(shí)選中x1、 x2) 。在 Options 子對話框中可定義可信區(qū)間和缺失值的處理。單擊OK鍵提交執(zhí)行即可得結(jié)果。25、美國國家計(jì)算機(jī)產(chǎn)品公司在亞特蘭大、達(dá)拉斯以及西雅圖都設(shè)有工

16、廠，生產(chǎn)傳真機(jī)與打印機(jī)。為了確定這三個(gè)工廠的工人的產(chǎn)品質(zhì)量管理意識水平，特意從每個(gè)工廠隨機(jī)選取10 個(gè)工人，對他們進(jìn)行質(zhì)量意識考試，員工考試的結(jié)果如下。請問這三個(gè)工廠員工的質(zhì)量管理意識水平有無顯著差異？若有顯著差異，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果直接觀察，哪個(gè)工廠最低？亞特蘭大85 75 82 76 71 85 79 83 74 78達(dá)拉斯71 75 73 74 69 82 74 78 76 68西雅圖59 64 62 69 75 67 66 62 69 70答：數(shù)據(jù)已經(jīng)輸好，分組變量為 group,三組取值分別為1、2、3,結(jié)果變量為X。此處先進(jìn)行單因素方差分析，然后進(jìn)行兩兩比較，這里選擇S-N-K 法進(jìn)行兩

17、兩比較。操作如下：（1）. 選擇 Analyze Compare means One-Way ANOVA（2）.Dependent List 框：選入X（3 ） .Factor 框：選入group（4） .Post Hoc 鈕：選中S-N-K 復(fù)選框，單擊Continue 鈕（5） .單擊OK鈕26、某項(xiàng)研究欲探討不同年齡的人完成所有不同難度任務(wù)的手眼協(xié)調(diào)性情況。研究數(shù)據(jù)見task.sav 。年齡下1 代表兒童組， 2 代表青年組，3 代表老年組。后面分?jǐn)?shù)為手眼協(xié)調(diào)性分?jǐn)?shù)，越高表示手眼協(xié)調(diào)性越好。試問年齡、任務(wù)難度兩個(gè)因素是如何影響人的手眼協(xié)調(diào)性的？本題的組間變量為年齡，組內(nèi)變量為不同難度任務(wù)

18、。答：操作步驟如下：（1） 、 Analyze=>General Lineal model=>Repeated measures（2） 、 Within-subject factor name 框：選入組內(nèi)變量，即不同難度的任務(wù)，我們給其命名為task ；（3） 、 number of levels 框：表示組內(nèi)變量有幾個(gè)水平，鍵入3 ；（4）、單擊 Add;單擊 Define（5） 、 Within-subject variables （task） 框：選入a1a3（6 ） 、 Between subjects factor 框：選入組間變量，即年齡Age（7）、Post Hoc

19、紐：對選入因素各水平進(jìn)行兩兩比較，選入 Age;在S-N-K框打勾。單擊 Continue（8）.單擊OK結(jié)果顯示年齡和任務(wù)的主效應(yīng)顯著，并且二者交互作用顯著，即二者共同影響人的眼手協(xié)調(diào)性。27、設(shè)某個(gè)計(jì)算公司所使用的現(xiàn)行系統(tǒng)，通過每個(gè)程序的平均時(shí)間為45 秒。今采用一個(gè)新系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)通過9個(gè)程序所需的計(jì)算時(shí)間如下（單位：秒）：30 37 42 35 36 40 47 48 45假定通過每個(gè)程序的時(shí)間服從正態(tài)分布，那么根據(jù)這些數(shù)據(jù)能否斷言：新的系統(tǒng)能減少通過程序的平均時(shí)間（”=0.05）？28、某份調(diào)查數(shù)據(jù)li7_1.sav 記錄了雇員的性別、工作類型、教育背景（年）、工作經(jīng)驗(yàn)（月）和薪

20、水情況，對此數(shù)據(jù)進(jìn)行以下分析：（ 1）不同性別雇員的薪水是否有顯著差異？（ 2）不同工作類型雇員的薪水是否有顯著差異？（ 3）雇員的教育背景與薪水之間是否相關(guān)，相關(guān)程度如何？（ 4）雇員的工作經(jīng)驗(yàn)與薪水之間是否相關(guān)，相關(guān)程度如何？答：（1 ）有；（ 2）有，多重比較（Post Hoc ）結(jié)果表明：經(jīng)理與主管和職員的薪水差異都顯著，但主管和職員的薪水差異不顯著；（ 3）雇員的教育背景與薪水之間有顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.661 ；（ 4）雇員的工作經(jīng)驗(yàn)與薪水之間有顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.780 。29、根據(jù)數(shù)據(jù)li7_1.sav ，分析雇員的性別、工作類型、教育背景（年）和工作經(jīng)驗(yàn)（月）是否對其薪水高低有影響，進(jìn)行多元回